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借助現代的高容量模型，大數據已經推動了機器學習的許多領域的革命，但標準方法——從標簽中進行監督學習，或從獎勵功能中進行強化學習——已經成為瓶頸。即使數據非常豐富，獲得明確指定模型必須做什么的標簽或獎勵也常常是棘手的。收集簡單的類別標簽進行分類對于數百萬計的示例來說是不可能的，結構化輸出(場景解釋、交互、演示)要糟糕得多，尤其是當數據分布是非平穩的時候。

自監督學習是一個很有前途的替代方法，其中開發的代理任務允許模型和代理在沒有明確監督的情況下學習，這有助于對感興趣的任務的下游性能。自監督學習的主要好處之一是提高數據效率:用較少的標記數據或較少的環境步驟(在強化學習/機器人技術中)實現可比較或更好的性能。

自監督學習(self-supervised learning, SSL)領域正在迅速發展，這些方法的性能逐漸接近完全監督方法。

強化學習（RL）研究的是當環境（即動力和回報）最初未知，但可以通過直接交互學習時的順序決策問題。RL算法最近在許多問題上取得了令人印象深刻的成果，包括游戲和機器人。 然而，大多數最新的RL算法需要大量的數據來學習一個令人滿意的策略，并且不能用于樣本昂貴和/或無法進行長時間模擬的領域（例如，人機交互）。朝著更具樣本效率的算法邁進的一個基本步驟是，設計適當平衡環境探索、收集有用信息的方法，以及利用所學策略收集盡可能多的回報的方法。

本教程的目的是讓您認識到探索性開發困境對于提高現代RL算法的樣本效率的重要性。本教程將向觀眾提供主要算法原理（特別是，面對不確定性和后驗抽樣時的樂觀主義）、精確情況下的理論保證（即表格RL）及其在更復雜環境中的應用，包括參數化MDP、線性二次控制，以及它們與深度學習架構的集成。本教程應提供足夠的理論和算法背景，以使AI和RL的研究人員在現有的RL算法中集成探索原理，并設計新穎的樣本高效的RL方法，能夠處理復雜的應用，例如人機交互（例如，會話代理），醫學應用（例如，藥物優化）和廣告（例如，營銷中的終身價值優化）。在整個教程中，我們將討論開放的問題和未來可能的研究方向。

Deep Reinforcement Learning via Policy Optimization

講座題目

深強化學習及其在交通運輸中的應用：Deep Reinforcement Learning with Applications in Transportation

講座簡介

交通領域，特別是移動共享領域，有許多傳統上具有挑戰性的動態決策問題，這些問題有很長的研究文獻，很容易從人工智能（AI）中受益匪淺。一些核心例子包括在線乘車命令調度，它將可用的駕駛員與在共享平臺上請求乘客的行程實時匹配；路線規劃，它規劃行程的起點和終點之間的最佳路線；交通信號控制，它動態和自適應地調整實現低延遲的區域。所有這些問題都有一個共同的特點，即當我們關注某一特定時間范圍內的一些累積目標時，需要做出一系列的決定。強化學習（RL）是一種機器學習范式，它通過與環境的交互和獲取反饋信號，訓練agent學會在環境中采取最佳行動（以獲得的總累積回報衡量）。因此，它是一類求解序列決策問題的優化方法。

講座嘉賓

Jen-Tzung Chien在臺灣新竹國立清華大學取得電機工程博士學位。現任職于臺灣新竹國立交通大學電子及電腦工程學系及電腦科學系講座教授。2010年，他擔任IBM沃森研究中心的客座教授。他的研究興趣包括機器學習、深度學習、自然語言處理和計算機視覺。在2011年獲得了IEEE自動語音識別和理解研討會的最佳論文獎，并在2018年獲得了AAPM Farrington Daniels獎。2015年，劍橋大學出版社出版《貝葉斯語音與語言處理》;2018年，學術出版社出版《源分離與機器學習》。他目前是IEEE信號處理技術委員會機器學習的當選成員。

題目： Reinforcement Learning:Theory and Algorithms

簡介：

強化學習是近幾年研究的熱點，特別是伴隨DeepMind AlphaGo的出現名聲大噪。強化學習(RL)是一種機器學習范式，在這種范式中，agent從經驗中學習完成順序決策任務，RL在機器人、控制、對話系統、醫療等領域有廣泛的應用。《強化學習：理論與算法》這本書講述了強化學習最新進展，包括MDP、樣本復雜度、策略探索、PG、值函數等關鍵議題，是了解強化學習的材料。

章節：

• 第一章：馬爾科夫決策過程MDP 預介紹
• 第二章：生成模型的樣本復雜度
• 第三章：強化學習的策略探索
• 第四章：策略梯度方法
• 第五章：值函數近似
• 第六章：RL的戰略探索和豐富的觀測資料
• 第七章：行為克隆和學徒學習

作者簡介：

Alekh Agarwal目前是微軟人工智能研究中心的研究員，領導強化學習研究小組。之前，在加州大學伯克利分校獲得計算機科學博士學位后，與彼得·巴特利特(Peter Bartlett)和馬丁·溫賴特(Martin Wainwright)一起在紐約微軟研究院(Microsoft Research)度過了六年美好的時光。

姜楠，UIUC助理教授，機器學習研究員。核心研究領域是強化學習(RL)，關注于RL的樣本效率，并利用統計學習理論中的思想來分析和開發RL算法。

沙姆·卡卡德(Sham M. Kakade)是華盛頓研究基金會(Washington Research Foundation)數據科學主席，同時在華盛頓大學(University of Washington)艾倫學院(Allen School)和統計學系任職。他致力于機器學習的理論基礎，專注于設計(和實現)統計和計算效率的算法。

主題: Safe and Fair Machine Learning

簡介：

在這個演講將討論一些我們的未來的工作在一個新的框架設計的機器學習算法,內容包括：1)使得算法的用戶更容易定義他們認為是不受歡迎的行為(例如,他們認為是不公平的,不安全,或者成本)；2)提供了一個高信任度保證它不會產生一個解決方案,展示了用戶定義的不受歡迎的行為。

作者簡介：

Philip Thomas是馬薩諸塞大學安姆斯特分校信息與計算機科學學院助理教授，自主學習實驗室聯合主任。之前是卡內基·梅隆大學(CMU)的博士后，2015年，在馬薩諸塞州立大學阿默斯特分校(UMass Amherst)獲得了計算機科學博士學位。主要研究如何確保人工智能(AI)系統的安全性，重點是確保機器學習(ML)算法的安全性和公平性以及創建安全和實用的強化學習(RL)算法。

主題： Deep Reinforcement Learning with Applications in Transportation

簡介： 交通運輸，特別是移動乘車共享領域，存在許多傳統上具有挑戰性的動態決策問題，這些問題涉及研究文獻，而且很容易從人工智能（AI）中受益匪淺。一些核心示例包括在線乘車指令調度，該系統將可用的駕駛員與乘車共享平臺上的出行請求乘客實時匹配；路線規劃，用于規劃行程起點和終點之間的最佳路線；交通信號控制，可動態自適應地調整區域內的交通信號以實現低延遲。所有這些問題都有一個共同的特征，即在我們關注某個范圍內的一些累積目標時，要做出一系列決定。強化學習（RL）是一種機器學習范例，可訓練代理通過與之交互并獲取反饋信號來學習在環境中采取最佳行動（以所獲得的總累積獎勵衡量）。因此，它是用于解決順序決策問題的一類優化方法。得益于深度學習研究和計算能力的飛速發展，深度神經網絡和RL的集成為解決復雜的大規模學習問題在RL中產生了爆炸性的進展，近年來引起了巨大的興趣。深度學習和RL的結合甚至被認為是通往真正AI的道路。它具有巨大的潛力，以前所未有的方式解決運輸中的一些難題。

目錄簡介：

• Part I: 介紹：機器學習與強化學習
• Part II: 強化學習基礎
• Part III:基于policy的強化學習
• Part IV:強化學習框架